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Record W4392598209 · doi:10.18192/aporia.v16i1.6788

Dénonciation infirmière et plateformes électroniques: Une analyse de contenu du Formulaire de soins sécuritaires de la Fédération interprofessionnelle de la santé du Québec

2024· article· fr· W4392598209 on OpenAlexaffvenueabout
Marilou Gagnon, Amélie Perron, Mélyna Désy Bédard, Caroline Dufour, Emily Marcogliese, Pierre Pariseau‐Legault, David Wright, Patrick Martin, Franco A. Carnevale

Bibliographic record

VenueAporia · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Systems and Practices
Canadian institutionsMcGill UniversityUniversité LavalUniversité du Québec en OutaouaisUniversity of OttawaUniversity of Victoria
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude visait à analyser les dénonciations soumises par des membres du personnel infirmier via une plateforme développée par un syndicat en santé du Québec. Une analyse de contenu de 1118 formulaires nous a permis de saisir la nature des situations dénoncées, d’identifier des stratégies additionnelles de divulgations infirmières et de documenter les réponses administratives. Les dénonciations, issues majoritairement d’infirmiers(ères) autorisés(es) en milieux de soins hospitaliers et de soins de longue durée, concernaient principalement la lourdeur et l’instabilité des conditions de pratique. Le recours au formulaire s’inscrivait dans une démarche de dénonciation plus large motivée par la présence de risques pour les patients et le personnel ainsi qu’une détresse morale. Le recours au temps supplémentaire était la principale réponse administrative aux situations dénoncées. Notre étude suggère que la plateforme répondait partiellement aux besoins des infirmiers(ères) et présentait certaines limites liées à sa conception et à la nature des informations recueillies. Elle souligne également l’importance d’améliorer les canaux de dénonciation interne, indispensables à la résolution de situations problématiques et au maintien de soins sécuritaires.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.012
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity
Consensus categoriesResearch integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.596
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0120.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.454
Teacher spread0.432 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2024
Admission routes3
Has abstractyes

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